Ciencia de datos y aprendizaje automático de Azure para el examen DP-100

El aprendizaje automático en la nube es una habilidad crítica para los científicos de datos modernos que buscan escalar su impacto y administrar modelos complejos.Este curso proporciona un camino claro para comprender cómo aprovechar los servicios de Azure Machine Learning para crear soluciones robustas y listas para la producción. Obtendrá las habilidades para administrar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, desde la preparación inicial de datos y la configuración del entorno hasta el entrenamiento de modelos, la implementación y la supervisión del rendimiento. Lo que aprenderás: - Configurar espacios de trabajo y administrar entornos de desarrollo para el aprendizaje automático - Cree y automatice las tuberías de capacitación usando el SDK de Azure Machine Learning - Entrenar modelos utilizando aprendizaje automático automatizado y herramientas de diseñador visual - Implemente modelos para inferencia en tiempo real y por lotes en objetivos de cómputo administrados - Monitorear el rendimiento del modelo e implementar prácticas básicas de MLOps para la gestión del ciclo de vida - Comprender los conceptos fundamentales de ciencia de datos y los conceptos básicos de arquitectura en la nube El material comienza con la terminología básica y la configuración del entorno antes de pasar al seguimiento de experimentos, la automatización de la canalización y las estrategias de implementación modernas.Progresará a través de explicaciones escritas y ejercicios basados en código diseñados para reforzar la aplicación práctica. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos y principiantes que no conocen el aprendizaje automático basado en la nube; no se requiere experiencia previa con Azure para comenzar. Comience a desarrollar su experiencia en ciencia de datos en la nube hoy mismo.